Microsoft Fabric 采用路线图：内容所有权和管理

注意

本文是 Microsoft Fabric 采用路线图系列文章的一部分。 有关该系列文章的概述，请参阅 Microsoft Fabric 采用路线图。

注意

Power BI 实现规划使用方案中探讨了本文中讨论的许多概念，重点介绍 Microsoft Fabric 中的 Power BI 工作负载。 使用方案文章包括可能有助于支持规划和制定决策的详细关系图。

关于如何拥有和管理数据、分析和商业智能 (BI) 内容，主要有三种策略：业务导向型自助式、托管自助式和企业。 出于本系列文章的目的，术语 内容 是指任何类型的数据项（如笔记本、语义模型、报表或仪表板）。

组织的数据文化是实施这三种内容所有权策略的原因、方式和实施者的动力因素。

上图中的区域包括：

区域	描述
	业务导向型自助式：所有内容归业务部门内的创建者和行业专家所有和管理。 此所有权策略也称为分散式或自下而上式策略。
	托管自助式：数据归集中式团队所有和管理，而业务用户负责报表和仪表板。 此所有权策略也称为核心管控和边缘灵活性。
	企业：所有内容都归集中式团队（如 IT、企业 BI 或卓越中心 (COE)）所有和管理。

组织不可能仅以一种内容所有权和管理策略运作。 根据数据文化，一种策略的主导性有可能远高于其他策略。 对于不同的解决方案和团队，策略的选择也可能有所不同。 实际上，如果一个团队既是企业内容的使用者，又是自己的自助服务内容的生成者，则它可以主动使用多个策略。 要采取何种策略取决于以下因素：

• 解决方案的要求（如报表集合、Power BI 应用或湖屋）。
• 用户技能。
• 持续致力于培训和技能增长。
• 要求灵活性。
• 复杂性级别。
• 优先级和领导承诺级别。

组织的数据文化（尤其是其对数据民主化的看法）对这三种内容所有权策略中的一种策略的使用范围有巨大影响。 尽管存在常见的成功模式，但并不存在一种通用的方法。 每个组织的治理模型以及内容所有权和管理方法都应该反映数据源、应用程序和业务上下文之间的差异。

内容拥有和管理方式对治理、指导和用户支持的范围、用户支持的需求以及 COE 操作模型具有显著影响。

正如治理一文中所述，治理与监督级别取决于：

• 内容的拥有者和管理者。
• 内容交付范围。
• 数据主体区域和敏感度级别。
• 数据的重要性，以及数据是否用于关键决策。

一般而言：

• 业务导向型自助式内容受到的治理和监督控制最不严格。 它通常包括个人 BI 和团队 BI 解决方案。
• 托管自助式内容受到的治理和监督控制中等严格。 它通常包括团队 BI 和部门 BI 解决方案。
• 企业解决方案受到的治理控制与监督较为严格。

正如采用成熟度级别一文所述，组织采用衡量数据管理过程和治理的状态。 对内容所有权和管理所做的选择对组织采用的实现方式有显著影响。

所有权和管理

有许多与数据管理相关的角色。 可以通过多种方式定义角色，并且这些角色很容易被误解。 下表提供了可能在概念上定义这些角色的可能方法：

角色	说明
数据管理人员	负责定义和/或管理合格的数据质量级别，以及主数据管理 (MDM)。
行业专家 (SME)	负责定义数据的含义、数据的用途、数据可能的访问者以及向其他人呈现数据的方式。 根据需要与域所有者协作，并支持同事使用数据。
技术负责人	负责创建、维护、发布和保护对数据和报表项的访问。
域所有者	与治理团队协作处理数据管理策略、流程和要求的更高级别的决策者。 定义数据的适当和不当使用的决策者。 参与数据治理委员会，如治理一文中所述。

管理事务源系统时为数据域分配所有权往往更简单。 在分析和 BI 解决方案中，从多个域区域集成数据，然后进行转换和扩充。 对于下游的分析解决方案，所有权主题变得更加复杂。

注意

明确管理数据项的负责人。 这一点对保证为内容使用者提供良好的体验至关重要。 具体来说，明确所有权有助于：

• 问题联系人。
• 反馈。
• 增强功能请求。
• 支持请求。

在 Fabric 门户中，内容所有者可以为许多类型的项设置联系人列表属性。 联系人列表也用于安全工作流。 例如，当系统向用户发送用于打开一个 Power BI 应用的 URL 但该用户没有权限时，这时会出现一个发出访问请求的选项。

利用所有权获得成功的指南：

• 定义所有权和管理术语在组织中的使用方式（包括对这些角色的预期）。
• 为每个工作区单个项设置联系人，以传达所有权和/或支持责任。
• 指定两到四名工作区管理员，并定期对工作区管理员进行审核（可能每年审核两次）。 工作区管理员可能直接负责管理工作区内容，也可能将这些任务分配给执行实际工作的同事。 在任何情况下，工作区管理员都应能够轻松联系到特定内容的所有者。
• 在报表中添加一致的标记，以指示内容生成者以及向谁寻求帮助。 位于报表页脚的小图像或文本标签很有价值，尤其是从 Fabric 门户导出报表时。 标准模板文件可鼓励并简化标记使用的一致性。
• 使用最佳做法评审和与 COE 的共同开发项目。

本文的其余部分介绍与三种内容所有权和管理策略相关的注意事项。

业务导向型自助式

在业务导向型自助式数据和 BI 方法中，所有内容归创建者和行业专家所有和管理。 由于责任保留在业务部门内，因此此策略通常被称为“自下而上式”或“分散式”方法 。 业务导向型自助式通常是个人 BI 和团队 BI 解决方案的一项好策略。

重要

业务导向型自助式的概念与影子 IT 的概念不同。 在这两种方案中，数据和 BI 内容由业务用户创建、拥有和管理。 但是，影子 IT 意味着业务部门正在绕过 IT，因此解决方案是未经批准的。 通过业务导向型自助式 BI 解决方案，业务部门拥有创建和管理内容的完整权限。 来自 COE 的资源和支持适用于自助服务内容创建者。 业务部门也应该遵循所有已建立的数据治理准则和策略。

业务导向型自助式最适用于以下情况：

• 分散式数据管理符合组织的数据文化，并且组织已准备好支持这些工作。
• 数据探索和创新自由属于高优先级。
• 业务部门希望最大程度地参与其中，并保留最高级别的控制。
• 业务部门拥有业务娴熟的用户，他们有能力并完全致力于支持整个生命周期内的解决方案。 它涵盖所有类型的项，包括数据（如湖屋、数据仓库、数据管道、数据流或语义模型）、视觉对象（如报表和仪表板）以及 Power BI 应用。
• 灵活应对不断变化的业务状况，并快速做出反应，比需要更严格的治理和监督更重要。

下面是一些有助于成功使用业务导向型自助式数据和 BI 的准则。

• 教你的创建者使用 IT 人员会使用的相同技术，例如共享语义模型和数据流。 使用井然有序的 OneLake。 集中数据以减少维护、提高一致性并降低风险。
• 专注于提供指导、培训、资源和文档（如指导和用户支持一文中所述）。 不能夸大这些工作的重要性。 为自助服务内容创建者的技能水平的显著差异做好准备。 解决方案通常还可以提供卓越的业务价值，但通过这种方式进行构建，它不会随着时间的推移（随着历史数据量的增加）而进行良好的缩放或运行。 出现这些情况时，拥有可提供帮助的 COE 就非常有价值。
• 提供有关使用认可的最佳方式的指导。 升级的认可适用于自助服务创建者生成的内容。 对于企业 BI 和托管自助式 BI 内容，请考虑保留对经认证的认可的使用（如下所述）。
• 分析活动日志以发现 COE 可以主动联系自助服务所有者来提供有用信息的情况。 检测到次优使用模式时，此方法特别有用。 例如，当 Power BI 应用受众或工作区角色可能是更好的选择时，日志活动可能会显示单个项共享的过度使用情况。 通过活动日志中的数据，COE 可以向业务部门提供支持和建议。 反过来，此信息可帮助提高解决方案的质量，同时让企业可保留对其内容的完整所有权和控制。 有关详细信息，请参阅审核和监视。

托管自助式

托管自助式 BI 是一种混合的数据和 BI 方法。 数据归集中式团队（如 IT、企业 BI 或 COE）所有和管理，而报表和仪表板的责任属于业务部门中的创建者和行业专家。 托管的自助式 BI 通常是团队 BI 和部门 BI 解决方案的一项好策略。

此方法通常称为核心管控和边缘灵活性。 这是因为，数据体系结构由一个管控和严格程度适当的团队来进行维护。 业务部门可以根据集中的数据灵活创建报表和仪表板。 此方法使报表创建者能够更高效地工作，因为他们可以保持专注于从数据分析和视觉对象创造价值。

托管的自助式 BI 最适用于以下情况：

• 集中式数据管理符合组织的数据文化。
• 组织拥有一个负责管理数据体系结构的 BI 专家团队。
• 许多自助服务报表创建者跨组织边界重用数据是有一定价值的。
• 自助式报表创建者需要以比集中式团队能适应的速度更快的速度生成分析内容。
• 不同用户负责处理数据准备、数据建模和报表创建。

下面是一些有助于成功使用托管自助式 BI 的准则。

• 教授用户分离模型和进行报表开发。 他们可以使用实时连接，基于现有的语义模型来创建报表。 当语义模型与报表分离时，它可促进数据在多个报表和多个作者间的重用。 它还可以促进职责分离。
• 使用数据流来集中化数据准备逻辑，并与多个语义模型创建者共享常用数据表（如日期、客户、产品或销售额）。 使用易记的列名和正确的数据类型来尽可能优化数据流，减少将数据流用作源的语义模型创作者需要处理的下游工作量。 数据流是一种减少数据准备所需的时间和提高语义模型中的数据一致性的有效方法。 使用数据流还可以减少源系统上的数据刷新次数，并减少了需要直接访问源系统的用户数。
• 当自助式创建者需要使用部门数据扩充现有语义模型时，请教他们创建组合模型。 此功能可以实现自助服务支持的理想平衡，同时利用集中管理的数据资产中的投资。
• 对语义模型和数据流使用经认证的认可，帮助内容创建者识别可靠的数据源。
• 在所有报表中添加一致的标记，以指示内容生成者以及向谁寻求帮助。 标记对于区分由自助服务创建者生成的内容特别有用。 从 Fabric 门户导出报表时，报表页脚中的小图像或文本标签很有价值。
• 请考虑实现单独的工作区来存储数据和报表。 此方法可以更清楚地了解内容的负责人。 它还可以进行更严格的工作区角色分配。 这样一来，报表创建者只能将内容发布到其报表工作区；而且，读取和生成语义模型权限让创建者可以在适用时创建具有有效的行级别安全性 (RLS) 的新报表。 有关详细信息，请参阅工作区级别规划。 有关 RLS 的详细信息，请参阅内容创建者安全性计划。
• 使用 Power BI REST API 编译 Power BI 项的清单。 分析语义模型与报表的比率，评估语义模型重用程度。

企业

企业是一种交付数据和 BI 解决方案的集中式方法，其中的所有内容都归集中式团队所有和管理。 此团队通常是 IT、企业 BI 或 COE。

企业最适用于以下情况：

• 通过单个团队集中管理内容符合组织的数据文化。
• 组织拥有数据和 BI 专业知识，可以端到端方式管理所有项。
• 使用者的内容需求定义完善，几乎不需要自定义或浏览超出所提供的报表解决方案的数据。
• 内容所有权和数据的直接访问权限需要仅限于少量专家和所有者。
• 数据具有高敏感度，或受制于法规要求。

下面是一些有助于你成功使用企业数据和 BI 的准则。

• 对于内容，实现严格的经认证的认可使用流程。 并非所有的企业内容都需认证，但大部分可能都应进行认证。 认证内容应表明数据质量已经过验证。 认证内容还应遵循更改管理规则，获得正式支持并且具备完整的证明文件。 由于认证内容已达到严格的标准，因此对可信度的期望更高。
• 在企业 BI 报表中添加一致的标记，以指示内容生成者以及向谁寻求帮助。 用户导出报表时，报表页脚中的小图像或文本标签很有价值。
• 如果你使用特定的报表标记来指示企业 BI 内容，请注意保存副本功能，该功能使用户可以下载报表副本并对其进行个性化设置。 尽管此功能是将企业 BI 与托管的自助式 BI 进行桥接的绝佳方法，但它会弱化标记的价值。 更加无缝的解决方案是为自助服务作者提供单独的 Power BI Desktop 模板文件。 该模板可作为创建报表的一个起点，它与一个现有的语义模型具有实时连接，并且不包含品牌标识。 该模板文件可以作为 Power BI 应用内的链接共享，也可以从社区门户进行共享。

转移所有权

有时可能需要将特定解决方案的所有权转移到另一个团队。 在以下情况中，可能会发生从业务部门到集中团队的所有权转移：

• 大部分用户都使用业务导向型解决方案，或者它现在支持关键的业务决策。 在这些情况下，该解决方案应由具有适当流程的团队进行管理，以实现更高级别的治理和支持。
• 业务导向型解决方案是在整个组织中更广泛使用的候选解决方案，因此需要由可在整个组织内广泛设置安全性和部署内容的团队进行管理。
• 业务部门不再具有继续管理内容的专业知识、预算或时间，但对内容的业务需求仍然存在。
• 解决方案的大小或复杂性已发展到一定程度，需要其他数据体系结构或进行重新设计。
• 概念证明已准备就绪，可进行操作。

COE 应该具有完好记录的过程，用于确定何时将解决方案作为所有权转移的候选解决方案。 如果技术支持人员还知道要查找的内容，则会非常有帮助。 对自助服务创建者来说，使用一种习惯模式来构建和发展解决方案，并在特定情况下将其交付，这是一个高效且正常的数据文化指标。 可以在 COE 办公时间内解决简单的所有权转移问题；较复杂的转移可以交由 COE 管理的小型项目解决。

注意

新所有者可能需要执行一些重构和数据验证，才能获得完全所有权。 重构最可能发生在数据准备、数据建模和计算等更隐匿的方面。 如果有任何需手动执行的步骤或平面文件源，现在就是应用这些增强功能的理想时机。 报表和仪表板的标记也可能需要进行更改（例如，如果存在表示报表联系人的页脚或表明内容已经过认证的文本标签）。

集中式团队也可能将所有权转移到业务部门。 这可能会在以下情况下发生：

• 具备域知识的团队更有能力拥有和管理今后的内容。
• 集中式团队已为业务部门创建了解决方案，该业务部门不具备从头开始创建解决方案的技能，但可以维护和扩展未来的解决方案。

提示

不要忘记认可并奖励原创造者的工作，特别是当所有权转移经常发生时。

注意事项和主要措施

清单 - 下面是为优化内容所有权和管理方法而需考虑的事项和可采取的主要措施的列表。

• 全面了解当前发生的情况：确保你深入了解整个组织中内容所有权和管理的发生方式。 要认识到不可能有一种适用于整个组织的万能方法。 查看实施规划使用方案，了解如何以不同的方式使用 Power BI 和 Fabric。
• 进行讨论：确定当前哪些策略运行良好、哪些策略运行不佳，以及三种所有权策略之间所需取得的平衡。 如有必要，请安排与各个团队的特定人员进行讨论。 制定计划从当前状态移动到所需状态。
• 执行评估：如果企业数据团队当前面临着与计划和优先级相关的挑战，请进行评估以确定是否可实施托管自助式策略，以在整个组织中为更多内容创建者提供支持。 托管自助式数据和 BI 在全球范围内非常有效。
• 阐明术语：阐明组织中用于所有者、数据专员和行业专家的术语。
• 分配明确的角色和职责：确保所有者、专员和行业专家的角色和职责记录在案，并被所有相关人员充分理解。 包括后备人员。
• 确保社区参与：确保所有内容所有者（来自业务和 IT 部门）都是实践社区的一部分。
• 在 Fabric 中为所有者和联系人创建用户指南：确定如何使用 Fabric 中的联系人功能。 与内容创建者交流内容的使用方式及其很重要的原因。
• 创建处理所有权转移的过程：如果所有权转移定期发生，请针对其工作方式创建一个流程。
• 支持高级内容创建者：确定使用外部工具来实现高级创作功能和提高生产力的策略。

应考虑的问题

使用如下所示的问题来评估内容所有权和管理。

• 负责 Fabric 的中心团队是否明确了解谁拥有哪些 BI 内容？ 报表和数据项或不同项类型（如 Power BI 语义模型、数据科学笔记本或湖屋）之间是否有区别？
• 存在哪些使用方案，例如个人 BI、团队 BI、部门 BI 或企业 BI？ 它们在组织中的普遍程度如何？它们在关键业务部门之间有何不同？
• 业务分析团队执行哪些活动（例如数据集成、数据建模或报告）？
• 组织中需要哪些类型的角色来创建和拥有内容？ 是否仅限于中心团队、分析师或职能角色（如销售）？
• 组织在业务导向型自助式、托管自助式或企业领域处于什么位置？ 关键业务部门之间是否不同？
• 战略数据和 BI 解决方案是否具有明确定义的所有权角色和管理角色？ 缺少哪些？
• 内容创建者和所有者是否还负责在内容发布后对其进行支持和更新？ 内容支持和更新的所有权的有效性如何？
• 是否为转移解决方案的所有权（如有必要）制定了一个明确的过程？ 例如，外部顾问创建或更新解决方案时。
• 数据源是否有作为特殊联系点的数据专员或主题专家 (SME)？
• 如果你的组织已在使用 Fabric 或 Power BI，当前工作区设置是否符合实施的内容所有权和交付策略？

成熟度级别

以下成熟度级别将帮助你评估内容所有权和管理的当前状态。

Level	内容所有权和管理的状态
100：起步	• 自助式内容创建者在没有特定策略的情况下以不受控制的方式拥有和管理内容。 • 存在较高的语义模型报表比率。 如果存在的多个语义模型仅支持一个报表，则表明有机会提高数据可重用性、提高可信度、减少维护以及减少重复语义模型的数量。 • 不同报表之间的差异很常见，这会造成对其他人生成的内容不信任。
200：可重复	• 已准备好一个计划，以确定使用哪些内容所有权和管理策略，以及在哪些情况下使用这些策略。 • 采取初始步骤来提高自助式工作的一致性和可信度级别。 • 用户社区指南是可用的，其中包括对自助服务与企业内容的预期。 • 角色和职责是明确的，并被所有相关人员充分理解。
300：已定义	• 托管自助式是进一步推进数据文化的重点和投资领域。 优先考虑的是让报表创建者在使用管理良好、安全且可信的数据源时可以获得所需的灵活性。 • 一致地使用报表标记，以指示内容生成者。 • 存在一个指导程序，来教自助服务内容创建者如何应用最佳做法和做出明智的决策。
400：有能力	• 制定了标准，使自助服务和企业内容的治理要求一致。 • 准备了一个关于如何请求和处理所有权转移的计划。 • 托管自助式（以及数据重用技术）很常用，也很容易理解。
500：高效	• 在活动日志中检测到任何相关活动时，将采取主动步骤与用户进行沟通。 提供教育和信息以逐步改进或降低风险。 • 高度熟练的内容创建者会使用第三方工具来提高生产力和效率。

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